2020.07.07by 이수민 기자
많은 조직이 AI 알고리즘 개발에 집중하고 있다. 하지만 조직이 살아남기 위해서는 AI 알고리즘과 모델이 아닌, AI 기반 제품과 서비스를 시장에 출시해야 한다. 그러기 위해선 전체 시스템 설계 워크플로우에 AI를 통합해야 한다.
2020.02.27by 이수민 기자
매스웍스는 매트랩과 시뮬링크의 릴리스 2019b에 포함된 비전 HDL 툴박스를 통해 FPGA 상에서의 HFR 및 고해상도 영상 처리를 위한 네이티브 다중 픽셀 스트리밍을 지원한다고 발표했다. 비전 HDL 툴박스는 영상, 이미지 처리 및 FPGA 설계 엔지니어가 4K나 8K 영상, 초당 240프레임 이상의 고해상도 영상 처리 시 시스템 동작 및 구현 간의 트레이드 오프를 탐색하거나 시뮬레이션하는 작업을 가속한다.
2020.01.15by 이수민 기자
HDL 베리파이어는 FPGA 및 ASIC의 설계를 개발하는 설계 검증 담당 엔지니어가 시뮬링크를 통해 직접 범용 검증 방법론(UVM) 컴포넌트 및 테스트 벤치를 생성하고, 시놉시스, 케이던스, 멘토 그래픽스 등과 같이 UVM을 지원하는 시뮬레이터에서 사용할 수 있도록 지원한다.
2019.04.23by 이수민 기자
올해로 12회 차를 맞는 매트랩 엑스포는 엔지니어, 과학자 및 연구원들이 참석해 매트랩 및 시뮬링크 제품군의 업데이트뿐 아니라, 최신 기술 진보 및 업계 트렌드에 대해 서로의 연구 성과와 인사이트를 공유하고 교류할 수 있는 장이다. 매스웍스 코리아 이종민 대표이사의 환영사로 시작한 이번 매트랩 엑스포 2019는 매스웍스의 크리스 헤이허스트 컨설팅서비스 이사와 현대기아자동차 ICT본부장인 서정식 전무가 기조연설을 진행했다. 헤이허스트 이사는 ‘AI의 인텔리전스를 넘어서’를 주제로, 엔지니어 및 과학자들이 매트랩 및 시뮬링크를 이용하여 차세대 스마트 커넥티드 시스템에 인공지능을 성공적으로 설계하고 통합하는 방법에 대해 이야기 했다. 서 전무는 ‘자동차 연결의 초월성과 빅데이터’를 주제로 다뤘다.
2018.12.17by 이수민 기자
매스웍스가 릴리즈 2018b에서 사용할 수 있는 센서 퓨전 및 추적 툴박스를 발표했다. 항공 우주 및 방위, 자동차, 가전제품 및 기타 산업 분야의 자율 시스템 담당 엔지니어는 새로운 툴박스를 사용하여 위치, 방향 및 상황 인식을 유지하기 위한 알고리즘과 툴을 준비할 수 있다. 또한, 자율 시스템을 위한 정확한 인식 알고리즘을 개발하기 위해 매트랩 기반 워크플로를 확장할 수 있다.
2018.11.30by 이수민 기자
내쇼날 인스트루먼트가 새로운 랩뷰 NXG를 선보였다. 랩뷰 NXG는 자동화 테스트와 자동화 측정 애플리케이션에서 가장 시간이 소요되는 시스템 설정, 구성, 테스트 및 측정 코드 개발, 웹 기반 애플리케이션 개발 등 일련의 과정을 단순화할 수 있게 한다. 이를 통해 엔지니어들은 까다로운 시장 출시 요건을 보다 쉽게 충족할 수 있게 되었다.
2018.09.23by 이수민 기자
매스웍스는 매트랩, 시뮬링크에 새로운 기능이 추가된 릴리스 2018b를 발표했다. 이번 릴리스에는 제품군 전체에 걸쳐 딥러닝에 대한 업데이트 및 버그 수정이 포함됐다. 뉴럴 네트워크 툴박스를 대체하는 신규 딥러닝 툴박스는 딥뉴럴 네트워크를 설계하고 구현하기 위한 프레임워크를 제공한다. 영상 처리, 컴퓨터 비전, 신호 처리 및 시스템 관련 엔지니어는 매트랩을 사용하여 복잡한 네트워크 아키텍처를 보다 쉽게 설계하고 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
2018.08.07by 이수민 기자
한국항공우주연구원(KARI)이 매스웍스의 모델 기반 설계 솔루션을 도입해 항공 소프트웨어 국제표준 DO-178C에 부합하는 헬리콥터의 자동비행제어장치(AFCS) 소프트웨어를 개발했다.
2018.07.25by 이수민 기자
그 어떤 엔지니어와 과학자라도 문제 파악 능력이 있고, 문제 해결 방안을 떠올릴 수 있다면 매트랩의 도움을 받아 AI를 실무에 적용할 수 있다.
2018.03.30by 김지혜 기자
매스웍스는 GPU 코더(GPU Coder)를 통해 매트랩(MATLAB)과 엔비디아(NVIDIA) 텐서RT(TensorRT)를 통합한다고 발표했다. 양사의 협력으로 엔지니어 및 과학자들은 데이터 센터, 임베디드 및 자동차 응용 프로그램 분야의 점차 증가하는 수요를 충족시키기 위해 매트랩에서 보다 높은 성능 및 효율성을 갖춘 새로운 인공지능(AI) 및 딥러닝 모델을 개발할 수 있게 됐다.
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